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前言谁能想到,鸡蛋和鸡的计数居然能变成一项高科技活儿?想象一下,早上去市场,卖家把鸡蛋摔得稀巴烂,结果鸡蛋滚得到处都是——难道你就得一个个捡回来数?还得小心别弄错?可是,你又不是超人!别担心,科技来帮忙!今天的主角是YOLOv11和OpenCV,它们是计算机视觉领域的两位大佬,专门为你解决这一难题。无论是鸡蛋还是鸡,它们都能精准识别,数得清清楚楚。不信?那我们就一起去看看怎么用这对“黄金搭档”解决
- 【机器学习】无监督学习算法之:K均值聚类
Carl_奕然
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K均值聚类1、引言2、K均值聚类2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1距离计算公式2.4.1中心点计算公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝:鱼哥,K均值聚类我不懂,能不能给我讲一讲?小鱼:行,可以小屌丝:额…今天咋直接就答应了?小鱼:不然呢?小屌丝:有啥条件,直接说,小鱼:没有小屌丝:这咋的了,不提条件,我可不踏实小鱼:你看看你,我不提条件,你还不踏实,那你这是非让我提条件
- 第二章:13.1 机器学习的迭代发展
望云山190
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目录机器学习模型开发流程构建电子邮件垃圾邮件分类器示例总结垃圾邮件分类示例构建垃圾邮件分类器机器学习模型开发流程确定系统架构:首先,需要决定机器学习系统的总体架构,这包括选择合适的模型、确定使用的数据集、可能还包括选择超参数等。实现和训练模型:根据上述决定,实现并训练一个模型。通常,第一次训练的模型不会立即达到预期的效果。诊断和调整:对模型进行诊断,查看算法的偏差、方差或进行错误分析。根据诊断结果
- 深度学习(1)-简单神经网络示例
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我们来看一个神经网络的具体实例:使用Python的Keras库来学习手写数字分类。在这个例子中,我们要解决的问题是,将手写数字的灰度图像(28像素×28像素)划分到10个类别中(从0到9)。我们将使用MNIST数据集,图2-1给出了MNIST数据集的一些样本。在机器学习中,分类问题中的某个类别叫作类(class),数据点叫作样本(sample),与某个样本对应的类叫作标签(label)。你不需要现
- 简化版奇异值分解(SVD)方法详解
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数理统计学知识机器学习人工智能算法信息与通信信号处理
简化版奇异值分解(SVD)方法详解奇异值分解(SVD)是一个强大的矩阵分解工具,广泛应用于数据降维、图像压缩、机器学习等领域。然而,对于大规模数据或高维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。本文将详细介绍几种简化版SVD方法,包括经济型SVD、随机化SVD、增量SVD、分块SVD和偏最小二乘法(PLS),并
- Python爬虫——网站基本信息
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在智能时代,数据是新的石油。Python爬虫技术赋予了我们成为数据猎人的能力,让我们能够在网络的广袤土地上狩猎,为机器学习和人工智能的发展提供燃料目录一、介绍——Python二、介绍——Python爬虫1.请求库2.解析库3.数据存储4.多线程/多进程5.异步编程6.代理和反爬虫7.爬虫框架8.爬虫的法律和道德问题9.异常处理10.日志记录三、爬虫示例代码一、介绍——PythonPython是一种
- Python:第三方库
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1.第三方Python库库名用途pip安装指令NumPy矩阵运算pipinstallnumpyMatplotlib产品级2D图形绘制pipinstallmatplotlibPIL图像处理pipinstallpillowsklearn机器学习和数据挖掘pipinstallsklearnRequestsHTTP协议访问pipinstallrequestsJieba中文分词pipinstalljieba
- YOLOv11 火焰识别:智能时代的火灾预警新利器
星际编程喵
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前言随着人工智能(AI)在各个领域如火如荼发展,图像识别技术也跟着飞速进步。从最初的传统算法到如今的深度学习模型,图像识别在准确性和效率上提升令人惊叹。而在这场技术革命中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型无疑扮演举足轻重的角色。今天,我们将目光聚焦在最新的版本——YOLOv11。别误会,YOLOv11可不是什么随便升级。它远不止数字上多了个“1”那么简单。YOLOv11集成许多先
- 【AI中的数学-人工智能的数学基石】AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术
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第一章人工智能的数学基石第二节AI的心脏:探索人工智能的算法与核心技术人工智能(AI)的迅猛发展离不开其背后的复杂算法与核心技术。这些算法不仅决定了AI系统的性能和能力,也构成了AI应用的基础。从基础的机器学习算法到先进的深度学习模型,AI的算法生态系统丰富多样,涵盖了广泛的数学原理和计算方法。本节将深入探讨驱动AI进步的关键算法与技术,揭示其工作机制及在实际应用中的重要性。一、机器学习:智能的基
- 预测股票走势的ai模型
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AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
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- AI:236-基于RCS-OSA的YOLOv8改进 | 增强空间对象注意力实现小物体检测精度提升
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YOLO目标检测实践应用labelmeYOLOv8YOLOv5标签格式标注数据
前言本文分析将labelme的标签,转为YOLOv8、YOLOv5的格式,实现模型训练。首先了解YOLOv8和YOLOv5标签格式,然后了解labelme标签格式,最近实现数据格式转换。1、YOLOv8和YOLOv5标签格式YOLOv8的标签格式与YOLOv5基本相同,使用一种简单的txt文本格式,来存储每个图像的标注数据。每个图像对应一个文本文件,这些文本文件与图像文件位于同一目录并且具有相同的
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只需要训练好yolov8的检测模型然后调用:results=model.track(frame,persist=True)#执行跟踪,persist=True表示持续跟踪。保持同一个人在多帧画面的id一就可以完整代码:importcv2importnumpyasnpfromultralyticsimportYOLOfromcollectionsimportdefaultdict#框的中心点的历史轨
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这篇文章将深入探讨智能客服平台的架构设计,以及如何实现高效、安全、可靠的服务运行。我会遵循您提供的要求和结构模板来撰写这篇文章。让我们开始吧。智能客服平台的架构设计,实现高效、安全、可靠的服务运行关键词:智能客服、架构设计、高效性、安全性、可靠性、微服务、自然语言处理、机器学习1.背景介绍在当今数字化时代,客户服务已成为企业与客户之间沟通的关键纽带。随着人工智能技术的快速发展,智能客服平台应运而生
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1.Bottleneck模块介绍Bottleneck模块在YOLOv8中的作用是进行特征提取和增强,是网络中的核心构建模块之一。它的主要功能是通过卷积操作来处理输入特征图,并在适当情况下应用残差连接,使得信息能够有效地通过网络层进行传播。2.Bottleneck模块的位置和作用在YOLOv8的网络结构中,Bottleneck模块被多次使用,主要出现在以下几个部分:Backbone部分:在多个层次上
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1建模方法机理模型、经验模型和智能模型是在不同领域中使用的建模方法,它们具有以下特点:1.1机理模型(1)特点:机理模型是基于物理、化学或其他科学原理建立的模型。它们试图通过描述系统的基本原理和关系来解释现象或预测系统的行为。(2)优点:机理模型能够提供深入的理解和解释,并具有较高的预测准确性。它们可以提供对系统内部机制的洞察,从而支持优化、控制和设计决策。(3)缺点:机理模型的建立需要详细的物理
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AI大模型学习在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法,AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率,为人类生活和工作带来更多便利。系统化理论知识建构:对于AI大模型的学习,首要任务是对基础理论进行全面而深入的理解。这意味着需要投入大量的时间去研读经典的机器学习和深度学习教材,包括但不限于《统计学
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基于机器学习的网络安全态势感知模型研究与实现1.背景介绍1.1网络安全态势感知的重要性在当今互联网时代,网络安全已经成为一个至关重要的话题。随着网络攻击手段的不断升级和演变,传统的被动防御方式已经难以满足日益复杂的网络安全形势。网络安全态势感知(CybersecuritySituationalAwareness,CSA)作为一种主动防御策略,通过实时监测网络环境,分析安全事件,评估安全风险,预测未
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实现机械学习网络安全的流程概述在实现“机器学习网络安全”这个任务中,我们需要经历一系列步骤,从数据准备、训练到模型评估。在这篇文章中,我将详细介绍每个步骤的具体操作,并附上相应的代码示例和解释。步骤下面是实现机器学习网络安全的流程,简单概括如下:步骤描述1.数据采集从网络安全日志或其他数据源中采集数据2.数据预处理对数据进行清洗、归一化和特征提取等操作3.模型选择选择适合网络安全场景的机器学习模型
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首先,我需要明确质量控制的关键点。质量控制通常涉及产品检测、缺陷识别、数据分析等。可能用到的技术包括图像处理、机器学习模型、实时监控和数据收集等。我们已经了解预测性维护的步骤,所以需要类比但调整到质量控制上。比如数据采集可能不再是传感器数据,而是图像或视觉数据。需要思考如何用C#处理图像,是否有合适的库,比如OpenCV的.NET版本EmguCV。接下来,数据处理部分可能需要特征提取,比如从图像中
- 人工智能之数学基础:线性空间
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本文重点本文我们将讲解线性空间的知识,它不仅是数学中非常重要的知识点,它在机器学习和深度学习中的价值也是非常重要的,在机器学习和深度学习中是可以通过线性空间来进行解释的。线性空间的直观理解线性空间可以看作是一个多维的“宇宙”,其中的“点”由向量表示,而“运动”则通过向量的加法和数乘来实现。这个宇宙中的每一个向量都可以看作是从原点出发到该点的一条有向线段,而线性空间的维度则决定了这个宇宙的大小和复杂
- AI驱动的知识发现:程序员的新机遇
AI大模型应用之禅
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AI驱动的知识发现:程序员的新机遇关键词:知识发现,AI驱动,数据挖掘,数据分析,算法优化,数据可视化,机器学习1.背景介绍1.1问题由来在当今信息化时代,数据量呈爆炸性增长,各行各业都面临着海量数据挖掘和知识发现的巨大挑战。传统的统计分析方法已难以满足需求,而人工智能(AI)技术的兴起为这一问题提供了新的解决方案。AI驱动的知识发现,即利用机器学习、深度学习等技术手段,从海量数据中自动提取有用信
- 李宏毅机器学习31——GAN(3)
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摘要:这节课学习条件生成下GAN的应用(CGAN)。conditionalGAN是指在有生成条件的前提下,通过对抗生成网络的方法,进行图像的生成。首先文字生成图片为例,加入GAN的方法,将文字和生成图片联系起来,输入到生成式中。这样解决了传统方法下,生成的图片不够真实的问题。之后又对这个方法进行了改进,将生成式的输入和输出同时输入到判别式,使文字和图片作为一对数据联系起来。之后又提出了一种新的判别
- 数据驱动的DevOps,MLOps工具链初现端倪
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计算机软件编程原理与应用实践javapythonjavascriptkotlingolang架构人工智能
DevOps,MLOps,数据驱动,工具链,自动化,持续交付,模型部署,模型监控1.背景介绍在当今以数据为中心的时代,软件开发和机器学习模型的部署和维护日益复杂。传统的开发流程难以满足快速迭代、持续交付和模型生命周期管理的需求。DevOps和MLOps应运而生,旨在通过自动化、持续集成和持续交付等实践,提高软件开发和机器学习模型部署的效率和可靠性。DevOps是一种文化和实践,旨在打破开发和运维之
- 机器学习入门-读书摘要
不像程序员的程序媛
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先看了《深度学习入门:基于python的理论和实践》这本电子书,早上因为入迷还坐过站了。。因为里面的反向传播和链式法则特别难懂,又网上搜了相关内容进行进一步理解,参考的以下文章(个人认为都讲的都非常好):https://zhuanlan.zhihu.com/p/65472471https://zhuanlan.zhihu.com/p/635438713https://zhuanlan.zhihu.
- 使用Python进行自然语言理解和意图识别毕业设计源码
sj52abcd
python课程设计开发语言毕业设计
博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着人工智能的发展,自然语言处理成为了人工智能领域的一个重要分支。在自然语言处理中,理解用户的意图是非常关键的一步。随着Python语言的广泛应用,Python成为了许多自然语言处理任务的
- springmvc 下 freemarker页面枚举的遍历输出
杨白白
enumfreemarker
spring mvc freemarker 中遍历枚举
1枚举类型有一个本地方法叫values(),这个方法可以直接返回枚举数组。所以可以利用这个遍历。
enum
public enum BooleanEnum {
TRUE(Boolean.TRUE, "是"), FALSE(Boolean.FALSE, "否");
- 实习简要总结
byalias
工作
来白虹不知不觉中已经一个多月了,因为项目还在需求分析及项目架构阶段,自己在这段
时间都是在学习相关技术知识,现在对这段时间的工作及学习情况做一个总结:
(1)工作技能方面
大体分为两个阶段,Java Web 基础阶段和Java EE阶段
1)Java Web阶段
在这个阶段,自己主要着重学习了 JSP, Servlet, JDBC, MySQL,这些知识的核心点都过
了一遍,也
- Quartz——DateIntervalTrigger触发器
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208559 一.概述
simpleTrigger 内部实现机制是通过计算间隔时间来计算下次的执行时间,这就导致他有不适合调度的定时任务。例如我们想每天的 1:00AM 执行任务,如果使用 SimpleTrigger,间隔时间就是一天。注意这里就会有一个问题,即当有 misfired 的任务并且恢复执行时,该执行时间
- Unix快捷键
18289753290
unixUnix;快捷键;
复制,删除,粘贴:
dd:删除光标所在的行 &nbs
- 获取Android设备屏幕的相关参数
酷的飞上天空
android
包含屏幕的分辨率 以及 屏幕宽度的最大dp 高度最大dp
TextView text = (TextView)findViewById(R.id.text);
DisplayMetrics dm = new DisplayMetrics();
text.append("getResources().ge
- 要做物联网?先保护好你的数据
蓝儿唯美
数据
根据Beecham Research的说法,那些在行业中希望利用物联网的关键领域需要提供更好的安全性。
在Beecham的物联网安全威胁图谱上,展示了那些可能产生内外部攻击并且需要通过快速发展的物联网行业加以解决的关键领域。
Beecham Research的技术主管Jon Howes说:“之所以我们目前还没有看到与物联网相关的严重安全事件,是因为目前还没有在大型客户和企业应用中进行部署,也就
- Java取模(求余)运算
随便小屋
java
整数之间的取模求余运算很好求,但几乎没有遇到过对负数进行取模求余,直接看下面代码:
/**
*
* @author Logic
*
*/
public class Test {
public static void main(String[] args) {
// TODO A
- SQL注入介绍
aijuans
sql注入
二、SQL注入范例
这里我们根据用户登录页面
<form action="" > 用户名:<input type="text" name="username"><br/> 密 码:<input type="password" name="passwor
- 优雅代码风格
aoyouzi
代码
总结了几点关于优雅代码风格的描述:
代码简单:不隐藏设计者的意图,抽象干净利落,控制语句直截了当。
接口清晰:类型接口表现力直白,字面表达含义,API 相互呼应以增强可测试性。
依赖项少:依赖关系越少越好,依赖少证明内聚程度高,低耦合利于自动测试,便于重构。
没有重复:重复代码意味着某些概念或想法没有在代码中良好的体现,及时重构消除重复。
战术分层:代码分层清晰,隔离明确,
- 布尔数组
百合不是茶
java布尔数组
androi中提到了布尔数组;
布尔数组默认的是false, 并且只会打印false或者是true
布尔数组的例子; 根据字符数组创建布尔数组
char[] c = {'p','u','b','l','i','c'};
//根据字符数组的长度创建布尔数组的个数
boolean[] b = new bool
- web.xml之welcome-file-list、error-page
bijian1013
javaweb.xmlservleterror-page
welcome-file-list
1.定义:
<welcome-file-list>
<welcome-file>login.jsp</welcome>
</welcome-file-list>
2.作用:用来指定WEB应用首页名称。
error-page1.定义:
<error-page&g
- richfaces 4 fileUpload组件删除上传的文件
sunjing
clearRichfaces 4fileupload
页面代码
<h:form id="fileForm"> <rich:
- 技术文章备忘
bit1129
技术文章
Zookeeper
http://wenku.baidu.com/view/bab171ffaef8941ea76e05b8.html
http://wenku.baidu.com/link?url=8thAIwFTnPh2KL2b0p1V7XSgmF9ZEFgw4V_MkIpA9j8BX2rDQMPgK5l3wcs9oBTxeekOnm5P3BK8c6K2DWynq9nfUCkRlTt9uV
- org.hibernate.hql.ast.QuerySyntaxException: unexpected token: on near line 1解决方案
白糖_
Hibernate
文章摘自:http://blog.csdn.net/yangwawa19870921/article/details/7553181
在编写HQL时,可能会出现这种代码:
select a.name,b.age from TableA a left join TableB b on a.id=b.id
如果这是HQL,那么这段代码就是错误的,因为HQL不支持
- sqlserver按照字段内容进行排序
bozch
按照内容排序
在做项目的时候,遇到了这样的一个需求:
从数据库中取出的数据集,首先要将某个数据或者多个数据按照地段内容放到前面显示,例如:从学生表中取出姓李的放到数据集的前面;
select * fro
- 编程珠玑-第一章-位图排序
bylijinnan
java编程珠玑
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.File;
import java.io.FileWriter;
import java.io.IOException;
import java.io.Writer;
import java.util.Random;
public class BitMapSearch {
- Java关于==和equals
chenbowen00
java
关于==和equals概念其实很简单,一个是比较内存地址是否相同,一个比较的是值内容是否相同。虽然理解上不难,但是有时存在一些理解误区,如下情况:
1、
String a = "aaa";
a=="aaa";
==> true
2、
new String("aaa")==new String("aaa
- [IT与资本]软件行业需对外界投资热情保持警惕
comsci
it
我还是那个看法,软件行业需要增强内生动力,尽量依靠自有资金和营业收入来进行经营,避免在资本市场上经受各种不同类型的风险,为企业自主研发核心技术和产品提供稳定,温和的外部环境...
如果我们在自己尚未掌握核心技术之前,企图依靠上市来筹集资金,然后使劲往某个领域砸钱,然
- oracle 数据块结构
daizj
oracle块数据块块结构行目录
oracle 数据块是数据库存储的最小单位,一般为操作系统块的N倍。其结构为:
块头--〉空行--〉数据,其实际为纵行结构。
块的标准大小由初始化参数DB_BLOCK_SIZE指定。具有标准大小的块称为标准块(Standard Block)。块的大小和标准块的大小不同的块叫非标准块(Nonstandard Block)。同一数据库中,Oracle9i及以上版本支持同一数据库中同时使用标
- github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
dengkane
github
github上一些觉得对自己工作有用的项目收集
技能类
markdown语法中文说明
回到顶部
全文检索
elasticsearch
bigdesk elasticsearch管理插件
回到顶部
nosql
mapdb 支持亿级别map, list, 支持事务. 可考虑做为缓存使用
C
- 初二上学期难记单词二
dcj3sjt126com
englishword
dangerous 危险的
panda 熊猫
lion 狮子
elephant 象
monkey 猴子
tiger 老虎
deer 鹿
snake 蛇
rabbit 兔子
duck 鸭
horse 马
forest 森林
fall 跌倒;落下
climb 爬;攀登
finish 完成;结束
cinema 电影院;电影
seafood 海鲜;海产食品
bank 银行
- 8、mysql外键(FOREIGN KEY)的简单使用
dcj3sjt126com
mysql
一、基本概念
1、MySQL中“键”和“索引”的定义相同,所以外键和主键一样也是索引的一种。不同的是MySQL会自动为所有表的主键进行索引,但是外键字段必须由用户进行明确的索引。用于外键关系的字段必须在所有的参照表中进行明确地索引,InnoDB不能自动地创建索引。
2、外键可以是一对一的,一个表的记录只能与另一个表的一条记录连接,或者是一对多的,一个表的记录与另一个表的多条记录连接。
3、如
- java循环标签 Foreach
shuizhaosi888
标签java循环foreach
1. 简单的for循环
public static void main(String[] args) {
for (int i = 1, y = i + 10; i < 5 && y < 12; i++, y = i * 2) {
System.err.println("i=" + i + " y="
- Spring Security(05)——异常信息本地化
234390216
exceptionSpring Security异常信息本地化
异常信息本地化
Spring Security支持将展现给终端用户看的异常信息本地化,这些信息包括认证失败、访问被拒绝等。而对于展现给开发者看的异常信息和日志信息(如配置错误)则是不能够进行本地化的,它们是以英文硬编码在Spring Security的代码中的。在Spring-Security-core-x
- DUBBO架构服务端告警Failed to send message Response
javamingtingzhao
架构DUBBO
废话不多说,警告日志如下,不知道有哪位遇到过,此异常在服务端抛出(服务器启动第一次运行会有这个警告),后续运行没问题,找了好久真心不知道哪里错了。
WARN 2015-07-18 22:31:15,272 com.alibaba.dubbo.remoting.transport.dispatcher.ChannelEventRunnable.run(84)
- JS中Date对象中几个用法
leeqq
JavaScriptDate最后一天
近来工作中遇到这样的两个需求
1. 给个Date对象,找出该时间所在月的第一天和最后一天
2. 给个Date对象,找出该时间所在周的第一天和最后一天
需求1中的找月第一天很简单,我记得api中有setDate方法可以使用
使用setDate方法前,先看看getDate
var date = new Date();
console.log(date);
// Sat J
- MFC中使用ado技术操作数据库
你不认识的休道人
sqlmfc
1.在stdafx.h中导入ado动态链接库
#import"C:\Program Files\Common Files\System\ado\msado15.dll" no_namespace rename("EOF","end")2.在CTestApp文件的InitInstance()函数中domodal之前写::CoIniti
- Android Studio加速
rensanning
android studio
Android Studio慢、吃内存!启动时后会立即通过Gradle来sync & build工程。
(1)设置Android Studio
a) 禁用插件
File -> Settings... Plugins 去掉一些没有用的插件。
比如:Git Integration、GitHub、Google Cloud Testing、Google Cloud
- 各数据库的批量Update操作
tomcat_oracle
javaoraclesqlmysqlsqlite
MyBatis的update元素的用法与insert元素基本相同,因此本篇不打算重复了。本篇仅记录批量update操作的
sql语句,懂得SQL语句,那么MyBatis部分的操作就简单了。 注意:下列批量更新语句都是作为一个事务整体执行,要不全部成功,要不全部回滚。
MSSQL的SQL语句
WITH R AS(
SELECT 'John' as name, 18 as
- html禁止清除input文本输入缓存
xp9802
input
多数浏览器默认会缓存input的值,只有使用ctl+F5强制刷新的才可以清除缓存记录。如果不想让浏览器缓存input的值,有2种方法:
方法一: 在不想使用缓存的input中添加 autocomplete="off"; eg: <input type="text" autocomplete="off" name